乳腺癌诊断数据集
该数据集包含569例乳腺细胞活检样本的临床数据，每例样本具有32个细胞核形态学特征，数据模态为临床表格数据，主要用于乳腺癌诊断的机器学习研究，支持分类模型开发、特征分析以及辅助诊断系统的构建。
基本信息
资源简介
该数据集是一个用于乳腺癌诊断的临床数据集，包含569例乳腺细胞活检样本。每个样本具有32个特征维度，涵盖了从乳腺细胞活检中提取的细胞核形态学特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧密度、凹陷度、对称性等。数据来源于乳腺细胞活检样本的病理分析，通过数字化图像处理技术提取特征。该数据集主要用于机器学习在乳腺癌诊断中的应用研究，支持分类算法开发、特征选择分析以及辅助诊断模型的构建。
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：http://www.idatascience.cn/dataset-detail?table_id=217
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号（该平台要求数据下载前注册登录）；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个用于乳腺癌诊断的临床数据集，包含569例乳腺细胞活检样本。每个样本具有32个特征维度，涵盖了从乳腺细胞活检中提取的细胞核形态学特征，如半径、纹理、周长、面积、平滑度、紧密度、凹陷度、对称性等。数据来源于乳腺细胞活检样本的病理分析，通过数字化图像处理技术提取特征。该数据集主要用于机器学习在乳腺癌诊断中的应用研究，支持分类算法开发、特征选择分析以及辅助诊断模型的构建。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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